Bridging Methodologies: Angrist and Imbens’ Contributions to Causal Identification

Bridging Methodologies: Angrist and Imbens’ Contributions to Causal Identification

Dans les années 1990, Joshua Angrist et Guido Imbens se demandèrent comment interpréter causalement les estimations obtenues au moyen de variables instrumentales (une méthode courante en économie) en s’appuyant sur la notion de variables potentielles (un cadre classique pour formaliser les relation...

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Bibliografiske detaljer
Auteurs principaux: Girard, Lucas, Guyonvarch, Yannick
Format: Article ou chapitre numérique
Sprog:Français
Udgivet: 2024
Fag:
apprentissage statistique causal
effet local moyen du traitement (LATE)
expériences naturelles
matching sur le score de propension
modèle causal de Neyman-Rubin
rendements de l’éducation
système éducatif états-unien
variables instrumentales (IV)
causal machine learning
instrumental variables (IV)
local average treatment effect (LATE)
natural experiments
Neyman-Rubin causal model
propensity score matching
returns to schooling
US educational system
Online adgang:Accès Université d'Orléans et IFPM
Accès Université d'Orléans et IFPM

Internet

https://ezproxy.univ-orleans.fr/login?url=https://shs.cairn.info/revue-d-economie-politique-2023-6-page-845?lang=en
https://ezproxy.univ-orleans.fr/login?url=https://doi.org/10.3917/redp.336.0845

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